Future ecosystem service provision under land-use change scenarios in southwestern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Continued pressure and transformation of land-use by humans are key drivers of biodiversity and ecosystem services (ES) loss. To determine the sustainability of possible future land-use practices, it is important to anticipate likely future changes to biodiversity and ES. This can help stakeholders and decision-makers to understand and assess the viability of current development policies and design alternative future pathways. Focusing on a biodiversity hotspot in southwestern Ethiopia, we considered four future land-use scenarios (namely: ‘Gain over grain’, ‘Coffee and conservation’, ‘Mining green gold’ and ‘Food first’ scenarios) that were developed in an earlier project via participatory scenario planning. We modelled and mapped the spatial distribution of six ES (erosion control, carbon storage, coffee production, crop production, livestock feed, and woody-plant richness) for the current landscape and the four scenarios. Our results show that potential ES changes differed strongly across the scenarios. Changes were strongest for land-use scenarios involving large-scale agricultural intensification; and changes were not uniformly distributed across the landscape. Smallholder farmers specializing on cash crops (‘Gain over grain’ scenario) would likely cause little change to ES generation, but major losses in ES would result from expanding either food or coffee production (‘Mining green gold’ and ‘Food first’). Finally, the ‘Coffee and conservation’ scenario appears to be the most sustainable scenario because it would secure diverse ES for the long term. Our findings provide valuable input for decision-makers and stakeholders and could help to identify sustainable land-use options.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».